論文の概要: Multi-Time-Scale Convolution for Emotion Recognition from Speech Audio Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03375v1
• Date: Fri, 6 Mar 2020 12:28:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 01:01:15.027605
• Title: Multi-Time-Scale Convolution for Emotion Recognition from Speech Audio Signals
• Title（参考訳）: 音声信号からの感情認識のためのマルチ時間畳み込み
• Authors: Eric Guizzo, Tillman Weyde, Jack Barnett Leveson
• Abstract要約: 本稿では,音声データを解析する際の時間変動に対する柔軟性を実現するため,マルチタイムスケール(MTS)手法を提案する。 MTSと標準畳み込み層を,異なる大きさの4つのデータセットを用いて,音声からの感情認識のための異なるアーキテクチャで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.219077740523682
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Robustness against temporal variations is important for emotion recognition from speech audio, since emotion is ex-pressed through complex spectral patterns that can exhibit significant local dilation and compression on the time axis depending on speaker and context. To address this and potentially other tasks, we introduce the multi-time-scale (MTS) method to create flexibility towards temporal variations when analyzing time-frequency representations of audio data. MTS extends convolutional neural networks with convolution kernels that are scaled and re-sampled along the time axis, to increase temporal flexibility without increasing the number of trainable parameters compared to standard convolutional layers. We evaluate MTS and standard convolutional layers in different architectures for emotion recognition from speech audio, using 4 datasets of different sizes. The results show that the use of MTS layers consistently improves the generalization of networks of different capacity and depth, compared to standard convolution, especially on smaller datasets
• Abstract（参考訳）: 時間変化に対するロバスト性は、話者や文脈に応じて時間軸に著しい局所的拡張や圧縮を示す複雑なスペクトルパターンによって感情が押し出されるため、音声からの感情認識において重要である。 そこで本研究では,音声データの時間-周波数表現を分析する際に,時間変化に対する柔軟性を実現するマルチタイムスケール(mts)手法を提案する。 MTSは、時間軸に沿って拡張および再サンプリングされる畳み込みカーネルによる畳み込みニューラルネットワークを拡張し、標準畳み込み層と比較してトレーニング可能なパラメータの数を増やすことなく、時間的柔軟性を高める。 MTSと標準畳み込み層を,異なる大きさの4つのデータセットを用いて,音声からの感情認識のための異なるアーキテクチャで評価した。 その結果,mts層の利用は,従来の畳み込みに比べて容量と深さの異なるネットワークの一般化を一貫して改善することがわかった。

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